GeoSight MCP Server

🛰️ GeoSight MCP服务器

  

生产就绪的卫星图像分析MCP服务器 -通过自然语言查询分析地球观测数据。

*“让我看看过去一年亚马逊地区的森林砍伐情况”*\ *“从卫星图像中检测孟加拉国的洪水”*\ *“自2020年以来跟踪孟买周边的城市扩张”*

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🌟 特性

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🏗️ 建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     CLIENT LAYER                                │
│         Claude Desktop / Streamlit Dashboard / API              │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                           │ MCP Protocol (stdio/SSE)
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│                    MCP SERVER (FastAPI)                         │
│    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐                │
│    │  Tools   │    │  Auth    │    │  Queue   │                │
│    │  Router  │    │  Layer   │    │ (Celery) │                │
│    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘                │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                           │
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│                   PROCESSING ENGINE                             │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐             │
│  │  Imagery    │  │  ML Models  │  │  Visualize  │             │
│  │  Fetcher    │  │  Pipeline   │  │  Engine     │             │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘             │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                           │
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│                    DATA LAYER                                   │
│    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐                │
│    │ Postgres │    │  Redis   │    │  MinIO   │                │
│    │ +PostGIS │    │  Cache   │    │ Storage  │                │
│    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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🚀 快速开始

先决条件

• Python 3.11+
• Docker&Docker编写
• Sentinel Hub帐户（提供免费等级）

1.克隆和设置

git clone https://github.com/yourusername/geosight-mcp.git
cd geosight-mcp

# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -e ".[dev]"

2.配置环境

cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys

3.启动服务

# Development mode
docker-compose up -d redis postgres minio

# Run MCP server
python -m geosight.server

# Or run everything with Docker
docker-compose up -d

4.连接到克劳德桌面

添加到您的Claude桌面配置(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "geosight": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "geosight.server"],
      "cwd": "/path/to/geosight-mcp",
      "env": {
        "SENTINEL_HUB_CLIENT_ID": "your-client-id",
        "SENTINEL_HUB_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
      }
    }
  }
}

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🔧 可用的MCP工具

search_imagery

查找位置和日期范围的可用卫星图像。

# Example usage through Claude
"Find Sentinel-2 imagery for New Delhi from last month"

calculate_ndvi

计算植被指数以评估植物健康状况。

# Returns: NDVI map + statistics
"Calculate NDVI for agricultural region near Punjab"

calculate_ndwi

计算水指数以检测水体和洪水。

# Returns: Water mask + area calculations
"Show water bodies in Kerala during monsoon season"

detect_land_cover

将土地分为以下几类：森林、水、城市、农业、荒地。

# Returns: Classification map + percentages
"Classify land cover for Bangalore metropolitan area"

detect_changes

比较两个时间段并突出差异。

# Returns: Change map + statistics
"Show construction changes in Dubai between 2020 and 2024"

detect_objects

在图像中查找特定对象（船只、飞机、建筑物）。

# Returns: Detected objects with bounding boxes
"Detect ships in Mumbai harbor"

generate_report

创建全面的PDF/HTML分析报告。

# Returns: Downloadable report
"Generate environmental report for Amazon rainforest region"

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📊 数据源

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🧠 ML模型

包括预训练模型

1. 土地覆盖物分类器 -基于EuroSAT的CNN（ResNet50）
2. 变化检测 -暹罗U-Net架构
3. 目标检测 -YOLOv8在DOTA数据集上训练
4. 分割 -DeepLabV3+用于语义分割

模型性能

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🐳 部署

Docker部署

# Build and run all services
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

# Check logs
docker-compose logs -f geosight-mcp

云部署（Railway/Fly.io）

# Railway
railway up

# Fly.io
fly launch
fly deploy

Kubernetes

kubectl apply -f k8s/

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📁 项目结构

geosight-mcp/
├── src/
│   └── geosight/
│       ├── __init__.py
│       ├── server.py           # MCP server entry point
│       ├── tools/              # MCP tool implementations
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── imagery.py      # Image search & fetch
│       │   ├── indices.py      # NDVI, NDWI calculations
│       │   ├── classification.py # Land cover classification
│       │   ├── change_detection.py
│       │   ├── object_detection.py
│       │   └── reports.py      # Report generation
│       ├── models/             # ML models
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── land_cover.py
│       │   ├── change_detector.py
│       │   └── object_detector.py
│       ├── services/           # External service integrations
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── sentinel_hub.py
│       │   ├── earth_engine.py
│       │   └── storage.py
│       └── utils/              # Utilities
│           ├── __init__.py
│           ├── geo.py          # Geospatial utilities
│           ├── visualization.py
│           └── cache.py
├── tests/
├── config/
├── scripts/
├── dashboard/                  # Streamlit dashboard
├── docs/
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── pyproject.toml
└── README.md

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🧪 测试

# Run all tests
pytest

# With coverage
pytest --cov=geosight --cov-report=html

# Integration tests
pytest tests/integration/ -v

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📈 监控

• 普罗米修斯指标 在 /metrics
• 健康检查 在 /health
• Grafana仪表板 包含在 config/grafana/

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🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建特征分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推送到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

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📄 许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

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🙏 致谢

• 哨兵中心 用于卫星数据访问
• 统计局 土地覆盖数据集
• 刀塔 用于对象检测数据集

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📬 联系

你的名字 - @你的推特

项目链接：